BEV-Det

已于 2023-06-04 20:31:05 修改
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文章标签： 自动驾驶
于 2023-06-04 20:29:18 首次发布
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【BEV车道线检测】BEV-LaneDet：论文及代码讲解
m0_51579041的博客
03-07 3967
BEV-LaneDet讲解
BEV-LaneDet主要内容梳理
wuhongwuyan的博客
07-20 1044
提出BEV-LaneDet：首先，介绍了virtual camera，统一了安装在不同车辆上的cameras内外参数，保证cameras之间空间关系的一致性。由于统一的视觉空间，可以有效地促进学习过程。其次，提出了一个简单而有效的三维车道表示，称为关键点表示（Key-Points Representation）。该模块更适合表示复杂多样的三维车道结构。
BEV-LaneDet：简洁高效的3D车道检测基线
gitblog_00085的博客
05-29 586
???? BEV-LaneDet：简洁高效的3D车道检测基线 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在自动驾驶和智能交通领域，准确的车道检测是安全行驶的关键所在。BEV-LaneDet正是这样一个专为3D车道检测设计的开源项目，它提供了一个简单而有效的基线算法，让你在实现高精度车道预测时无需过度复杂的设计。 1、项目介绍 BEV-LaneDet致力于在Bird's Eye V...
BEV-LaneDet: a Simple and Effective 3D Lane Detection Baseline
qq_43593751的博客
11-11 610
3D车道线检测
(Lane Detection-4)BEV-LaneDet: An Efficient 3D Lane Detection Based on Virtual Camera viaKey-Points
qq_55794606的博客
09-10 1366
目前3D车道线检测的主流方法有两类：一类是将输入的2D图像通过IPM变换投影到BEV空间，然后使用曲线拟合或者原先的anchor来获取BEV车道。缺点：这种流程在实际驾驶过程中可能会在像上坡和下坡等具有挑战性的情况下引发其他问题。另一类方法使用先验3D锚点，投影到2D图像，提取车道线特征，然后基于这些锚点进行回归。然而，这些方法在某些特定场景下缺乏足够的灵活性\虚拟相机（Virtual Camera）：一种新颖的预处理模块，用于统一相机的内外参，确保数据分布的一致性。关键点表示（Key-Points Rep
BSH-Det3D：改进三维目标检测与BEV shape heatmap
CV_Autobot的博客
03-11 513
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【3D目标检测】技术交流群后台回复【3D检测综述】获取最新基于点云/BEV/图像的3D检测综述！❝论文：https://arxiv.org/pdf/2303.02000.pdf作者单位：东北大学 北京大学 慕尼黑工业大学 Ulster University论文思路：基于lidar的三维目标检测技术的进步大大促进...
一骑绝尘！BEV-LaneDet：暴涨十个点，单目3D车道线新SOTA！
CV_Autobot的博客
05-16 1817
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【车道线检测】技术交流群后台回复【车道线综述】获取基于检测、分割、分类、曲线拟合等近几十篇学习论文！简介3D车道检测在自动驾驶轨控中起着至关重要的作用，最近成为自动驾驶领域一个快速发展的话题。之前的工作由于其复杂的空间转换模块和不灵活的三维车道表示很难真正在实际业务中应用。面对这些问题，本文提出了一个高效且简单...
ICCV 2023 | NeRF-Det:Learning Geometry-Aware Volumetric Representation for Multi-View 3D Object Dete
usernameisnotexist的博客
03-13 654
本文介绍了一种新颖的方法，用于仅使用RGB图像作为输入进行室内3D目标检测。作者提出了利用神经辐射场（NeRF）来显式估计3D几何形状，以提高检测性能。他们。
自动驾驶-BEV检测篇六：BEVDet
weixin_50206562的博客
06-27 2979
1、BEVDet的代码基本和LSS类似，更多的是使用mmdet3D框架对其进行了封装。2、读完整个BEVDet的代码之后，其实本人没有找到论文中提及到的数据增强和Scale NMS两个创新点的代码位置（如果有大佬找到，恳请在此分享一下！！！3、尤其是论文中提到了过拟合问题，即img_backbone得到了充分的训练（6个相机的图像），但是BEV_encoder端的数据（6个相机的图像才会生成一个BEV图）是缺少的，感觉代码上没有体现出这部分的解决思路。
bev-lane-det-main.zip
02-06
bev-lane-det-main.zip这一压缩包文件中所包含的内容，很可能与车道线检测技术中的俯视图（Bird's Eye View，简称BEV）模型相关。BEV模型在计算机视觉中被广泛应用于提取和分析车道线信息，以便于后续的自动驾驶辅助...
【论文速读】BEVDet: High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View
minyshi的博客
10-17 714
在nuScenes验证集上的测试结果表明，BEVDet-Tiny版本在保持31.2% mAP和39.2% NDS的高准确性的同时，大幅减少了计算量至215.3 GFLOPs，并且将处理速度提升至15.6 FPS。在nuScenes验证集上的测试结果表明，BEVDet-Tiny版本在保持高准确性的同时，大幅减少了计算量并提高了处理速度。BEVDet在nuScenes数据集上进行了广泛的测试，该数据集提供了丰富的多相机图像和详细的3D标注。为了提高模型的鲁棒性和准确性，BEVDet引入了定制的数据增强策略。
【MLP-BEV(5)】BEVDet: High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View 探索检测BEV3D的优势
Hali_Botebie的博客
05-13 1532
构建BEVDet的框架很简单，但构建其强大的性能并非易事。数据增强策略NMS 新的研究在View Transformer 采用的 LSS的方案。Head 的centerpoint方案。BEV Encoder 类似与骨干部分的结构。
D:\anaconda\envs\pytorch\python.exe C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py", line 6, in <module> from tools.val_openlane import PostProcessDataset File "C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\val_openlane.py", line 23, in <module> configs = load_config_module(config_file) File "C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\utils\config_util.py", line 7, in load_config_module spec.loader.exec_module(configs) File "./openlane_config.py", line 1, in <module> import albumentations as A File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\albumentations\__init__.py", line 5, in <module> from .core.composition import * File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\albumentations\core\composition.py", line 8, in <module> from albumentations.augmentations.keypoints_utils import KeypointsProcessor File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\albumentations\augmentations\__init__.py", line 4, in <module> from .functional import * File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\albumentations\augmentations\functional.py", line 9, in <module> import skimage File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\skimage\__init__.py", line 122, in <module> from ._shared import geometry File "geometry.pyx", line 1, in init skimage._shared.geometry ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C header, got 80 from PyObject哪个包和numpy版本不兼容
07-20
根据错误信息，这个问题与 `numpy` 库的版本兼容性有关。具体来说，`numpy.ndarray` 的大小发生了变化，可能是由于与 `numpy` 相关的二进制文件不兼容导致的。 从错误信息中可以看到，这个问题可能与 `skimage`（即...
51c自动驾驶~合集59
whaosoft~aiotの开发板商城
06-14 796
应用方向技术优势典型案例合成数据生成解决数据稀缺，支持可控生成场景预测多模态未来帧生成，动态适应性感知优化BEV去噪、多传感器一致性路径规划多模态路径生成，高泛化能力端到端控制实时性高，直接学习人类策略。
端到端自动驾驶研究：通过强化学习与世界模型的协同作用向VLA范式演进
Soly_kun的博客
06-10 682
端到端自动驾驶研究：通过强化学习与世界模型的协同作用向VLA范式演进
自动驾驶系统研发系列—AI大模型驱动的智能座舱：从概念到落地的工程解析
u013889591的专栏
06-12 599
过去两年，汽车圈的智能化风向标从“辅助驾驶”逐步转向“智能座舱”。与硬件参数的堆叠相比，座舱的智能化更直接触达用户感知：一句话能不能被理解？语音助手是否有温度？推荐内容是否合时宜？这些问题背后，正在悄然发生一场由大语言模型（LLM）驱动的人机交互革命。
CoLMDriver：基于LLM的协同自动驾驶
qq_54556560的博客
06-13 925
上海交大与上海AI实验室提出的CoLMDriver系统创新性地将大型语言模型(LLM)应用于多车协同驾驶。针对传统方法在环境建模和场景泛化方面的不足，该系统采用双管道架构：高层规划管道通过LLM谈判模块（Actor-Critic范式）实现动态分组协商，结合评估器的安全/效率反馈优化策略；底层执行管道则通过意图引导的Transformer模型生成可执行路径点。在InterDrive基准测试中，系统驾驶分数达88.53，成功率提升23%，尤其在车道变换场景表现突出。关键技术突破包括谈判机制创新、异步并行设计及意
【论文解读】AgentThink：让VLM在自动驾驶中学会思考与使用工具
最新发布
分享论文解读，分享思考见解，分享实践经验
06-14 745
AgentThink为自动驾驶领域的VLM引入了一种富有前景的“智能体”范式。通过整合动态工具调用与链式思考，并辅以精心设计的数据生成和两阶段训练策略 (SFT预热，GRPO优化)，该框架显著提升了模型的推理能力、决策准确性和可解释性。
供应链管理-物流：自动驾驶分为几个级别/L0无自动化/L1驾驶辅助/L2部分自动化/L3有条件自动化/L4高度自动化/L5完全自动化
snow的博客
06-10 577
国际自动机工程师学会（SAE）将自动驾驶划分为L0-L5六个等级。L0-L2需驾驶员随时接管，系统仅辅助（L1）或部分控制（L2）；L3在特定条件下自动驾驶但仍需接管；L4在限定场景完全自主；L5为全工况无人驾驶。目前L2已广泛应用（如特斯拉Autopilot），L4实现特定场景商业化（如Waymo出租车），L5尚未量产。该分级体系明确了自动驾驶技术发展路径与应用边界。
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